Cabozantinib 单药或联合 Atezolizumab 治疗局部晚期或转移性实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cabozantinib 单药或联合 Atezolizumab 治疗局部晚期或转移性实体瘤的研究,覆盖尿路上皮癌、肾细胞癌、非小细胞肺癌、去势抵抗性前列腺癌、三阴性乳腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、肝细胞癌等多种肿瘤类型

基本信息
资源简介
Cabozantinib 单药或联合 Atezolizumab 治疗局部晚期或转移性实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cabozantinib 单药或联合 Atezolizumab 治疗局部晚期或转移性实体瘤的研究,覆盖尿路上皮癌、肾细胞癌、非小细胞肺癌、去势抵抗性前列腺癌、三阴性乳腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、肝细胞癌等多种肿瘤类型。研究包含剂量递增阶段,用于确定联合标准剂量 Atezolizumab(1200 mg 静脉输注,每 3 周一次)时 Cabozantinib 的给药方案、最大耐受剂量及扩展阶段推荐剂量;扩展阶段评估推荐联合剂量在多个瘤种队列中的初步疗效(按 RECIST 1.1 的客观缓解率)与安全性。可用于肿瘤联合治疗疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:尿路上皮癌、肾细胞癌、非小细胞肺癌、去势抵抗性前列腺癌、三阴性乳腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、肝细胞癌。 剂量递增阶段:确定 Cabozantinib 与 Atezolizumab 标准给药方案(1200 mg 输注,每 3 周一次)联合使用时的给药方案和最大耐受剂量(MTD)和/或扩展阶段推荐剂量。 扩展阶段:确定 Cabozantinib 推荐联合剂量与 Atezolizumab 在十八个肿瘤特异性队列中的初步疗效(按 RECIST 1.1 的客观缓解率 [ORR])和安全性,包括晚期 UC、RCC、CRPC、NSCLC、TNBC、OC、EC、HCC、GC/GEJC/LEC、CRC、H&N 和 DTC 受试者。* 探索性 SAC 队列:单药 caboza 的描述性疗效、安全性、PK 和生物标志物分析
【主题与分类】
主题标签:Urothelial Carcinoma、Renal Cell Carcinoma、Non-Small Cell Lung Cancer、Castration-resistant Prostate Cancer、Triple Negative Breast Cancer、Ovarian Cancer、Endometrial Cancer、Hepatocellular Carcinoma、Gastric Cancer、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03170960
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03170960
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:尿路上皮癌、肾细胞癌、非小细胞肺癌、去势抵抗性前列腺癌、三阴性乳腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、肝细胞癌。* 剂量递增阶段:确定卡博替尼与阿替利珠单抗标准给药方案(1200 mg静脉输注,每3周一次)联合使用时的给药方案、最大耐受剂量(MTD)和/或扩展阶段推荐剂量。* 扩展阶段:在十八个肿瘤特异性队列中确定卡博替尼与阿替利珠单抗推荐联合剂量的初步疗效(依据RECIST 1.1的客观缓解率[ORR])和安全性,包括晚期UC、RCC、CRPC、NSCLC、TNBC、OC、EC、HCC、GC/GEJC/LEC、CRC、H&N和DTC受试者。* 探索性SAC队列:单药卡博替尼在UC、NSCLC和CRPC受试者中的描述性疗效、安全性、药代动力学(PK)和生物标志物分析。单药治疗进展后联合治疗的描述性疗效和安全性分析。* 探索性SAA队列:单药阿替利珠单抗在CRPC受试者中的描述性疗效、安全性、PK和生物标志物分析。
单药治疗进展后联合治疗的描述性疗效和安全性分析
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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